摘要：本系列教程专注于自然语言处理（NLP）中的基础元素，包括去停用词、词性标注以及命名实体识别。这些步骤是文本预处理和分析不可或缺的组成部分。我们将通过具体的实例和技术演示，讲解如何使用Python及其相关库（如NLTK）进行有效的文本数据处理。从去除无关词汇到识别关键实体，提供详细的操作指导和实际应用案例，帮助读者提升在文本挖掘和数据分析领域的技能。
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停用词（Stop words）是指在文本预处理中被移除的常见单词，因为它们对于文本的分析和处理通常没有实际意义或贡献。这些词往往是语境中的功能性词汇，如介词（例如“在”，“对于”）、冠词（“一个”，“这个”）和连词（“和”，“但是”）。停用词的去除有助于减少数据的维度，从而提升文本挖掘算法的效率和准确性，尤其是在进行词频统计、关键词提取或构建词袋模型时。不同语言有不同的停用词列表，且根据应用场景的不同，停用词列表的内容也会有所调整。
一、查看停用词表
NLTK提供的停用词表涵盖了多种语言，可以用来移除不同语言文本中的停用词。
二、过滤停用词
首先，通过将单词转换为小写来创建列表 test_words，确保单词的大小写一致性。接着，将 test_words 转换为集合 test_words_set，以去除重复元素。然后，使用列表生成式从 test_words_set 中过滤掉英语停用词，生成新列表 filtered。最后，通过计算 test_words_set 和英语停用词集合的交集，确认哪些停用词被从 test_words_set 中移除，以优化文本分析结果。
三、词性标注
词性标注是自然语言处理中的一个重要步骤，它涉及将单词分配到相应的词类，如名词、动词、形容词等。下表总结了常见的词性标注符号（POS Tag）及其对应的指代，并对tokens中包含的词使用nltk中的pos_tag函数进行了词性标注。
四、基于NLTK的正则表达式分块与可视化
使用NLTK库中的RegexpParser模块根据指定的语法规则对句子进行分块。在这个例子中，"the" (DT) - 限定词、"little" (JJ) - 形容词、"yellow" (JJ) - 形容词、"dog" (NN) - 名词、"died" (VBD) - 动词，过去式。语法规则表示名词短语（NP）可以由一个可选的限定词（DT）、零个或多个形容词（JJ）和一个名词（NN）组成。通过这个规则，代码将句子分成了名词短语和其他部分。最后，代码调用matplotlib库将分块结果可视化，以便更好地理解和分析句子的结构。
五、命名实体识别
在自然语言处理（NLP）的过程中，首先使用word_tokenize函数将句子分解成基本的语言单位，即单词列表。随后，pos_tag函数对这些单独的单词进行词性标注，为每个单词分配一个对应的词性缩写，从而形成单词及其词性的元组列表。这些准备工作完成后，ne_chunk函数进一步分析这个已标注的单词列表，专门识别并标记出文本中的命名实体，如人名、地点、组织名称等。
六、数据清洗实例
本部分进行了一个文本数据清洗的实例分析，对原始文本数据进行了彻底的数据清洗，以去除噪声并突出显示关键信息。首先是通过正则表达式去除HTML标签、特殊符号（如推特句柄和话题标签）以及货币符号。接下来，移除了文本中的超链接和一些常见的英文缩写形式。此外，还去除了多余的空格，并且删除了长度为1或2的单词，这通常包括了一些不太具有分析价值的词。进一步使用了NLTK库来实现自动分词，并将分词后的结果与英语停用词列表进行对比，从而剔除了诸如“is”、“and”和“the”这样的常见词汇。这些词汇虽然在文本中频繁出现，但对于理解文本的主题和结构通常帮助不大。最终，经过这些细致的清洗步骤，得到了一个清晰、整洁的文本数据集，这将为后续的分析工作提供坚实的基础。
import re
from nltk.corpus import stopwords
# 输入数据
s = ' RT @Amila #Test\nTom\'s newly listed Co & Mary\'s unlisted Group to supply tech for nlTK.\nh $TSLA $AAPL https:// t.co/x34afsfQsh'
#指定停用词
cache_english_stopwords = stopwords.words('english')
def text_clean(text):
print('原始数据:', text, '\n')
# 去掉HTML标签(e.g. &)
text_no_special_entities = re.sub(r'\&\w*;|#\w*|@\w*', '', text)
print('去掉特殊标签后的:', text_no_special_entities, '\n')
# 去掉一些价值符号
text_no_tickers = re.sub(r'\$\w*', '', text_no_special_entities)
print('去掉价值符号后的:', text_no_tickers, '\n')
# 去掉超链接
text_no_hyperlinks = re.sub(r'https?:\/\/.*\/\w*', '', text_no_tickers)
print('去掉超链接后的:', text_no_hyperlinks, '\n')
# 去掉一些专门名词缩写，简单来说就是字母比较少的词
text_no_small_words = re.sub(r'\b\w{1,2}\b', '', text_no_hyperlinks)
print('去掉专门名词缩写后:', text_no_small_words, '\n')
# 去掉多余的空格
text_no_whitespace = re.sub(r'\s\s+', ' ', text_no_small_words)
text_no_whitespace = text_no_whitespace.lstrip(' ')
print('去掉空格后的:', text_no_whitespace, '\n')
# 分词
tokens = word_tokenize(text_no_whitespace)
print('分词结果:', tokens, '\n')
# 去停用词
list_no_stopwords = [i for i in tokens if i not in cache_english_stopwords]
print('去停用词后结果:', list_no_stopwords, '\n')
# 过滤后结果
text_filtered =' '.join(list_no_stopwords) # ''.join() would join without spaces between words.
print('过滤后:', text_filtered)
text_clean(s)结果如下：
